对于中型银行，大语言模型应用的人员有何建议？

对于中型银行来说，大语言模型的应用人员相对较少，因此在选择人才时，可以优先考虑拥有相关经验和技能的候选人。具体来说，应该优先选择具有自然语言处理、机器学习、深度学习等相关技能的人才。此外，对于校招和社招的比例，可以根据银行的实际情况和需求进行调整，一般来说，校招人员可以为银行注入新鲜血液，而社招人员则可以带来更多的经验和技能。

在薪资水平方面，社招人员的薪资水平一般在20-50万/年之间，具体取决于其经验和技能水平。对于校招新人，他们需要一定的培训和适应期，一般需要3-6个月的时间才能上手。

对于银行大模型的人员投入水平，一般来说，需要有一定的投入才能保证模型的稳定运行和不断优化。具体投入水平取决于银行的规模和需求，一般来说，需要有专门的开发和运维人员来负责大模型的开发和维护。对于人工智能部门的设置，可以根据银行的实际情况和需求进行调整，一般来说，这个部门的负责人应该是一位高级技术专家，其职位可以是CTO或者技术总监等。